本文有公司网站全自动滚圆机采集转载中国知网整理 http://www.gunyuanji.com  针对隧道行车安全问题以及隧道运营过程中照明电力消耗的成本问题,设计了一套兼顾行车安全和照明节能的照明控制系统,详细介绍了照明控制系统的组成,并针对节能控制问题,多角度的阐述节能控制方法。对实现照明控制系统核心部分进行重点分析,阐述如何将不同子系统的标准化接入以及不同子系统之间如何进行联动、协同工作。并引入BIM技术,实现照明设备的三维展示和监控。隧道行车安全问题以及隧道运营过程中照明电力消耗的成本问题,设计了一套兼顾行车安全和照明节能的照明控制系统,详细介绍了照明控制系统的组成,并针对节能控制问题,多角度的阐述节能控制方法。对实现照明控制系统核心部分进行重点分析,阐述如何将不同子系统的标准化接入以及不同子系统之间如何进行联动、协同工作。并引入BIM技术,实现照明设备的三维展示和监控。 锅炉是火电厂主要的热力设备,锅炉燃烧系统将燃料与燃烧所需的空气按照一定的比例、速度送入到炉膛,确保燃烧迅速,可以更好的适应锅炉压力和煤炭的燃烧所需氧气,从而减少氮氧化物的排放量,达到节能目的。本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/  锅炉的燃烧系统是一具有多变量神经网络建模研究-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机、非线性、不确定、滞后性等特点,常规的控制方法无法达到理想的要求。因此根据锅炉燃烧系统的特性,建立燃烧系统的神经网络模型,对燃烧系统的参数进行研究。本文主要分析了神经网络模型的优势、电站锅炉燃烧系统性能,在此基础上,建立锅炉燃烧系统的神经网络预测模型。神经网络预测模型可以对锅炉燃烧系统的烟气排放温度、炉膛温度、氮氧化物排放量等预测比较准确。 含量；fhC表示飞灰含碳量；4f表示氮氧化物排放量的计算函数；5f表示锅炉效率；y表示锅炉运行效率。根据上述信息，采用神经网络根据1f、2f、3f、4f函数，则可以建立锅炉燃烧系统神经网络模型，如图2所示。图2锅炉燃烧系统神经网络模型其中ANN1表示3号锅炉燃烧系统烟气排放温度的网络模型，与上述1f拟合；ANN2表示3号锅炉炉膛温度网络模型；与上述2f拟合；ANN3表示3号锅炉燃烧系统中飞灰中碳的含量网络模型；与上述3f拟合；ANN4表示3号锅炉燃烧系统中氮氧化物的排放量网络模型，与上述4f拟合；5f表示3号锅炉燃烧系统的运行效率。3建立电站锅炉燃烧系统神经网络模型■31选择样本为了实现电站锅炉燃烧系统的优化，需要采集锅炉燃烧系统的运行数据，一共采集108组数据，选择90组作为参考数据，18组作为测试数据。根据上文信息，可以得知锅炉运行过程中，随着锅炉压力、负荷发生变化，锅炉的燃烧参数也会发生变化。因此，为了确保试验数据的准确性，在测试的时候，选择锅炉运行效率的样本数据，必须包含锅炉燃烧系统在任何负荷、压力变化的参数范围，确保神经网络输入数据作用大体一致。因此需要对输入的数据进行归一化处理。■32建立电站锅炉燃烧系统神经网络模型排放的烟气温度、飞灰中含碳量决定了锅炉燃烧系统运行效率，将两者作为神经网络模型的中间变量。而烟气中的飞?神经网络建模研究-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港钢管滚圆机滚弧机倒角机本文由公司网站全自动滚圆机网站采集转载中国知网整理!    http://www.gunyuanji168.com/